вычислительных ресурсов, несмотря на огромные инвестиции. Предприятия, внедряющие локальные GPU, сталкиваются с новой проблемой: как обеспечить рентабельную загрузку оборудования. Даже загруженные кластеры могут простаивать из-за несоответствия рабочих нагрузок, поскольку разные задачи (инференс, обучение, квантизация) имеют различные потребности. Управление GPU, как непрерывный слой оркестрации, становится необходимым для распределения ресурсов в реальном времени. Специализированные модели меньшего размера могут освободить мощности, но для их эффективного перераспределения требуется оркестрация.